Este estudio presenta un enfoque a microescala para la evaluación de la idoneidad de tierras de cultivo para cultivos permanentes basado en un vehículo aéreo no tripulado (UAV) de bajo costo equipado con un sensor RGB disponible comercialmente. El área de estudio se dividió en dos subconjuntos, con los subconjuntos A y B que contenían plantaciones de mandarina plantadas en los años 2000 y 2008, respectivamente. El trabajo de campo se realizó el 27 de septiembre de 2021 utilizando un UAV Mavic 2 Pro equipado con un sensor RGB comercial. La evaluación de la idoneidad de tierras de cultivo se realizó en un proceso de clasificación de dos pasos, utilizando: (1) clasificación supervisada con algoritmos de aprendizaje automático para crear una máscara de vegetación; y (2) clasificación no supervisada para la evaluación de la idoneidad de acuerdo con el estándar de idoneidad de tierras de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). La precisión general y los coeficientes kappa se utilizaron para la evaluación de la precisión. La combinación más precisa de los datos de entrada y parámetros fue la clasificación utilizando ANN con los nueve rásteres de entrada, logrando utilizar información complementaria sobre las propiedades espectrales y topográficas del área de estudio. Los niveles de idoneidad resultantes indicaron una idoneidad positiva en ambos subconjuntos de estudio, con un 63.1% de área adecuada en el subconjunto A y un 59.0% en el subconjunto B. A pesar de ello, la eficiencia de la producción agrícola puede mejorarse mediante la gestión de las propiedades de los cultivos y del suelo en la clase actualmente no adecuada (N1), proporcionando recomendaciones a los agricultores para una inspección agronómica adicional. Junto con el UAV de bajo costo, se espera que el software SIG de código abierto y el estándar FAO aceptado globalmente mejoren aún más la disponibilidad de su aplicación para la gestión de plantaciones de cultivos permanentes.